package com.beidasoft.web.util.kafkaSetting;

import org.springframework.util.StringUtils;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
 * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
 * 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
 * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
 */
public class FlakeIdGeneratorUtils {

    /**
     * 开始时间截 (2015-01-01)
     * 起始时间戳，用于用当前时间戳减去这个时间戳，算出偏移量
     */
    private static final long TWEPOCH = 1637824360178L;

    /**
     * 机器id所占的位数
     * workerId占用的位数
     */
    private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;

    /**
     * 数据标识id所占的位数
     * datacenterId占用的位数
     */
    private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;

    /**
     * 支持的最大机器id，结果是31
     * workerId可以使用的最大数值
     */
    private static final long MAX_WORKER_ID = -1L ^ (-1L << WORKER_ID_BITS);

    /**
     * 支持的最大数据标识id，结果是31
     * datacenterId可以使用的最大数值
     */
    private final static long MAX_DATA_CENTER_ID = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);

    /**
     * 序列在id中占的位数
     * 毫秒内自增位
     */
    private final static long SEQUENCE_BITS = 12L;

    /**
     * 机器ID向左移12位
     */
    private final static long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;

    /**
     * 数据标识id向左移17位(12+5)
     */
    private final static long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;

    /**
     * 时间截向左移22位(5+5+12)
     */
    private final static long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;

    /**
     * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final static long SEQUENCE_MASK = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS);

    /**
     * 工作机器ID(0-31)
     */
    private long workerId;

    /**
     * 数据中心ID(0-31)
     */
    private long dataCenterId;

    /**
     * 毫秒内序列(0-4095)
     */
    private long sequence = 0L;

    /**
     * 上次生成 ID 的时间截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    /**
     * 构造函数
     */
    public FlakeIdGeneratorUtils() {

        // 数据中心ID (0-31)
        this.dataCenterId = getDataCenterId(MAX_DATA_CENTER_ID);

        // 工作ID (0-31)
        this.workerId = getMaxWorkerId(dataCenterId, MAX_WORKER_ID);
    }

    /**
     * 构造函数
     *
     * @param workerId     工作ID (0-31)
     * @param dataCenterId 数据中心ID (0-31)
     */
    public FlakeIdGeneratorUtils(long workerId, long dataCenterId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_WORKER_ID));
        }

        if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_DATA_CENTER_ID));
        }

        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }

    /**
     * 获取 maxWorkerId
     *
     * @param dtCenterId
     * @param maxWorkerId
     * @return
     */
    protected static long getMaxWorkerId(long dtCenterId, long maxWorkerId) {

        StringBuilder macPid = new StringBuilder();
        macPid.append(dtCenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (!StringUtils.isEmpty(name)) {
            // GET jvmPid
            macPid.append(name.split("@")[0]);
        }
        // MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
        return (macPid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
    }

    /**
     * 获取数据标识id
     *
     * @param maxDataCenterId
     * @return dataCenterId
     */
    private static long getDataCenterId(long maxDataCenterId) {
        long id = 0L;
        try {
            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
            if (network == null) {
                id = 1L;
            } else {
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                if (null != mac) {
                    id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1]) | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
                    id = id % (maxDataCenterId + 1);
                }
            }
        } catch (Exception e) {

        }
        return id;
    }

    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextUid() {
        long timestamp = timeGen();

        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 当前毫秒内，则+1
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;

            // 毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            // 时间戳改变，毫秒内序列重置
            // 在跨毫秒时，序列号总是归0，会使得序列号为0的ID比较多，导致生成的ID取模后不均匀。
            // 解决方法是，序列号不是每次都归0，而是归一个0到9的随机数
            sequence = ThreadLocalRandom.current().nextLong(10);
        }

        // 上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        long nextUid = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
                | (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT) | (workerId << WORKER_ID_SHIFT) | sequence;

        return nextUid;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     *
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}
